#if you want to initialize a 9*9 two-dimensional array [([""]*9) for i in range(9)] #caution: the follow code can't work [[""]*9]*9 shallow copies of list concatenated if you change one row then the prefix row will also be changed…

源地址连接: http://www.tuicool.com/articles/ryuaUze 最近,我在把一个 Python 2 的视频下载工具 youku-lixian 改写成 Python 3,并添加了自己需要的 YouTube 支持. 在 Linux 下,事情进行得很顺利:所有的东西都用 UTF-8 进行编码.Python 3 里的 str 类型从 2.x 版本的 ASCII 字符串变成了 Unicode 字符串:我移除了原来代码里关于本地编码类型的判断处理部分.程序从抓取的页面上解析出视…

[转]python之模块array >>> import array#定义了一种序列数据结构 >>> help(array) #创建数组,相当于初始化一个数组,如:d={},k=[]等等 array(typecode [, initializer]) -- create a new array #a=array.array('c'),决定着下面操作的是字符,并是单个字符 #a=array.array('i'),决定着下面操作的是整数 | Attributes: | |…

JavaScript : Array assignment creates reference not copy 29 May 2015 Consider we have an array var a = [1,2,3,4]; and we assign var b = a; then b not a copy of a, b is a pointer to a. So if you make any changes on b will have effect on a as well. Her…

Python 将numpy array由浮点型转换为整型 ——使用numpy中的astype()方法可以实现,如:…

计算机为数组分配一段连续的内存,从而支持对数组随机访问:由于项的地址在编号上是连续的,数组某一项的地址可以通过将两个值相加得出,即将数组的基本地址和项的偏移地址相加.数组的基本地址就是数组的第一项的机器地址.一个项的偏移地址就等于它的索引乘以数组的一个项所需要的内存单元数目的一个常量表示(在python中,这个值总是1) import array #array模块是python中实现的一种高效的数组存储类型.它和list相似,但是所有的数组成员必须是同一种类型,在创建数组的时候,就确定了数组的类…

为什么要用numpy Python中提供了list容器,可以当作数组使用.但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3].就需要三个指针和三个整数对象.对于数值运算来说,这种结构显然不够高效.    Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解),也没有各种运算函数.因而不适合数值运算.    NumPy的出现弥补了这些不足. (——摘自张若愚的<Python科学计…

原文地址:http://www.bugingcode.com/blog/python_module_array.html array 模块是python中实现的一种高效的数组存储类型.它和list相似,但是所有的数组成员必须是同一种类型,在创建数组的时候,就确定了数组的类型. Type code C Type Python Type Minimum size in bytes 'c' char character 1 'b' signed char int 1 'B' unsigned char…

array中的某些数据坏掉,想要统一处理,找到了这个方法,做个笔记. 比如,把数组中所有小于0的数字置为0 import numpy as np t = np.array([-2, -1, 0, 1, 2]) t[t<0]=0 输出结果为 [0,0,0,1,2]…

http://sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html npArr1=np.array([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) npArr1[0]  #0th row npArr1[0][1] #oth row ,1stcolumn npArr1[:,0] #0column >>> npArr2[0:2,1] #1th column, 0,1 rowarray([2, 4])…